FAST 是一种角点检测算法，它以其极快的计算速度而闻名。 由于其速度优势，FAST 非常适合于资源受限的平台和实时应用。 FAST 算法最初由 Rosten 和 Drummond 提出，并经过多次改进。

一、算法原理

        FAST 算法的核心思想是通过检测图像中像素周围的圆形邻域内的像素亮度变化来识别角点。

二、FAST 算法的主要步骤

    1.  选择像素点：在图像中选择一个像素点 p，作为候选角点。

    2.  定义圆形邻域：以像素点 p 为中心，定义一个半径为 r 的圆形邻域（通常 r=3，即一个 16 像素的圆）。

    3.  分割测试：在圆形邻域上选择 n 个连续的像素点（通常 n=9 或 12）。 如果这 n 个像素点的亮度值都高于像素点 p 的亮度值加上一个阈值 t，或者都低于像素点 p 的亮度值减去阈值 t，则认为像素点 p 是一个角点。

    4.  非极大值抑制：为了去除重复的角点，可以使用非极大值抑制算法。 具体来说，对于相邻的角点，保留响应值最大的角点，抑制其他角点。

三、特点

        速度快：FAST 算法是目前速度最快的角点检测算法之一。
        简单：FAST 算法的原理简单，易于实现。
        对噪声敏感：FAST 算法对图像噪声比较敏感。
        不具备方向信息：FAST 算法无法提供角点的方向信息。

四、应用

        运动跟踪：FAST 算法可以用于运动跟踪，例如在视频中跟踪物体的运动。
        机器人导航：FAST 算法可以用于机器人导航，例如在机器人定位和地图构建中使用。
        图像匹配：FAST 算法可以用于图像匹配，例如在图像拼接和图像识别中使用。
        视频监控：FAST 算法可以用于视频监控，例如在视频中检测异常事件。

五、函数

        在 OpenCV 中，可以使用 `cv2.FastFeatureDetector_create()` 创建 FAST 对象，并使用 `fast.detect()` 函数来检测角点。 

import cv2  

# 创建 FAST 对象  
fast = cv2.FastFeatureDetector_create()  

# 设置阈值  
fast.setThreshold(30)  # 可以根据实际情况调整阈值  

# 读取图像  
img = cv2.imread('blox.jpg')  # 替换为你的图像文件名  
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  

# 检测角点  
keypoints = fast.detect(gray, None)  

# 在图像上绘制角点  
img = cv2.drawKeypoints(gray, keypoints, img, color=(0, 255, 0))  

# 显示结果  
cv2.imshow('FAST Features', img)  
cv2.waitKey(0)  
cv2.destroyAllWindows()  

 

代码解释

        创建 FAST 对象：使用 `cv2.FastFeatureDetector_create()` 创建一个 FAST 对象。
        设置阈值：使用 `fast.setThreshold()` 设置 FAST 算法的阈值。 阈值越大，检测到的角点越少。 可以根据实际情况调整阈值。
        读取图像和灰度转换：读取图像，并将其转换为灰度图像。
        检测角点：调用 `fast.detect()` 函数来检测角点。
                `gray`：输入的灰度图像。
                `None`：掩码，用于指定感兴趣区域。 如果设置为 `None`，则检测整个图像。
                `keypoints`：返回的角点列表，每个角点是一个 `cv2.KeyPoint` 对象。
        在图像上绘制角点：使用 `cv2.drawKeypoints()` 函数将角点绘制在图像上。
        显示结果：显示带有角点标记的图像。

六、总结

        FAST 算法是一种非常快速的角点检测算法，适用于实时应用和资源受限的平台。 虽然它对噪声敏感，并且不具备方向信息，但其速度优势使其在许多应用中成为一个有吸引力的选择。 OpenCV 提供了 FAST 算法的方便实现，可以轻松地在 Python 中使用 FAST 算法。